如何利用ILOG OPL进行简单的资源调度优化问题建模？请提供基本步骤和代码示例。

在解决资源调度问题时，ILOG OPL提供了一种强大的建模和求解框架。为了帮助你更好地理解和应用OPL进行资源调度优化，推荐你阅读《ILOG入门教程：OPL基础与应用实例》。本教程详细介绍了OPL的基础知识，特别是其在解决约束规划问题中的应用。

参考资源链接：[ILOG入门教程：OPL基础与应用实例](https://wenku.csdn.net/doc/7hu5kwn7dt?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要定义决策变量，例如任务开始时间和结束时间，以及资源的使用情况。接着，通过约束条件来表达业务规则和资源限制。例如，每个任务必须在特定时间范围内开始和结束，同时任务之间不能有时间重叠，并且资源使用不能超过其最大容量。

OPL语言允许以一种接近自然语言的方式描述这些约束和目标函数。在OPL中，你可以这样编写代码：

// 定义数据集
int nbTasks = ...; // 任务数量
int nbResources = ...; // 资源数量
range tasks = 1..nbTasks;
range resources = 1..nbResources;

// 定义决策变量
dvar time start[tasks], end[tasks];

// 目标函数，可以是最小化总延迟、最大化资源利用率等
minimize ...;

// 约束条件
subject to {
    forall (t in tasks)
        end[t] - start[t] == duration[t]; // 每个任务的持续时间
    forall (t1 in tasks, t2 in tasks: t1 < t2)
        end[t1] <= start[t2] || end[t2] <= start[t1]; // 任务之间无重叠
    forall (t in tasks, r in resources)
        start[t] >= earliestStart[r] && end[t] <= latestFinish[r]; // 任务的时间窗口
    // 其他业务规则和资源限制
}

// 求解模型
execute {
    var status = executeOplRun(

参考资源链接：[ILOG入门教程：OPL基础与应用实例](https://wenku.csdn.net/doc/7hu5kwn7dt?spm=1055.2569.3001.10343)